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开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
RedSeer Strategy Consultants Private Limited，Prestige Obelisk，Kasturba Rd，Ambedkar Veedhi，Sampangi Rama Nagar，Bengaluru，Karnataka 560001。http:/
约 100 万亿美元。印度、东南亚（“SEA”）1 和中东 2 等新兴市场已显示出快速增长和数字化。COVID-19 大流行对全球经济造成了广泛破坏，但此后复苏势头强劲。根据国际货币基金组织（“IMF”）的数据，2023 年世界国内生产总值（“GDP”）估计约为 105 万亿美元，印度成为世界第五大经济体（按名义 GDP 计算）（截至 2024 年 4 月）。IMF 预测，未来五年全球 GDP 将继续以每年近 5% 的速度增长，到 2029 年达到约 140 万亿美元。与美国（“USA”）和英国（“UK”）等发达经济体相比，印度、东南亚和中东预计将经历更快的增长。根据国际货币基金组织 (IMF) 的数据，印度长期以来一直是增长最快的经济体之一，预计这一趋势将持续到 2024 年及以后。根据国际货币基金组织的数据，印度名义 GDP 预计以每年约 10% 的速度增长，到 2027 年达到 5.3 万亿美元。根据国际货币基金组织的预测，印度预计将在 2027 年成为世界第三大经济体。根据国际货币基金组织的《2023 年世界经济展望》，预计到 2027 年东南亚地区的 GDP 年增长率将超过 7%，这得益于印度尼西亚、菲律宾和越南经济的强劲表现，预计到 2027 年，这三个国家的 GDP 年增长率将超过 8%。中东也出现了类似的趋势，沙特阿拉伯和阿联酋是主要的经济中心，预计到 2027 年它们的增长速度约为 5%。总之，全球经济在疫情后重回增长轨道，预计未来几年这一趋势将保持强劲。印度、东南亚和中东正成为快速增长和数字化的亮点。
IDM
1。Rekdal，V.，Villalobo-Escobed，J.，Valeron Rodris，NNeurospora来自传统发酵食品中级，使食物转化为废物。微生物学性质，1-18。2。polaRNA -RNA分析：协议电流，4（5），E1054。*校正。3。Enrique-Felix，E。E.，Perz-Salazar，C.，Rico-Red，J.G.，Carvalo退款（2024）。类型和敏感的敏感交流三胚层的偏盘，并在真菌帕拉什主义过程中使用和使用。频谱微生物学，12（4），EH03165-23。*再次对应。4。Villalobo-Escow，JM，Merces，M。B.，Adams，C.，Cauffman，W。B.，Malmstrom，R。R.，A。M.，＆Greetings，N。L.（2023）。范围内的适应性谱分子分子分子用三霉菌外代谢物进行了攻击。PLOS Genetics，19（8），E1010909。*再次对应。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
“ VLSI设计的最新趋势，芯片上的系统和嵌入式
国家理工学院锡金，国家重要的研究所是印度政府在2009年被印度政府的十个新批准的NIT之一。该研究所提供B.计算机科学和工程，电子和通信工程，电气和电子工程，机械工程以及土木工程的技术课程。此外，该研究所在VLSI和嵌入式系统，通信和信号处理，电气和电子工程以及AI和ML中提供M.Tech计划。该研究所还提供M SC。化学和博士学位的计划D计划在所有部门中。目前，NIT Sikkim位于South Sikkim的Ravangla的一个临时校园中，该校园是一个旅游城镇，它通过高速公路与该州其他主要城镇相连，位于Pelling和Gangtok之间。Ravangla位于2100 m的海拔，周围是喜马拉雅地形，以佛陀公园，Temi Tea Garden和Ralong修道院等旅游胜地而闻名。